Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung in BPMN

Effiziente Prozessgestaltung durch den Einsatz von KI in BPMN

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Modellierung von Geschäftsprozessen (BPMN) bietet Unternehmen verbesserte Effizienz und Präzision. KI kann dabei helfen, komplexe Prozesse visuell darzustellen, Muster zu erkennen und Automatisierungspotenziale zu identifizieren. Um das volle Potenzial dieser Technologie zu nutzen, bedarf es jedoch eines gezielten Ansatzes.

Typische Fehler bei der Nutzung von KI in BPMN

1. Unzureichende Datenvalidierung: Oftmals basiert die Prozessgestaltung auf unvollständigen oder ungenauen Daten. Ohne eine solide Datengrundlage können KI-gestützte Modelle fehlerhaft oder irreführend sein. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen sicherstellen, dass Datensätze vollständig und aktuell sind, bevor sie in die KI-BPMN-Modellierung eingebracht werden. Eine regelmäßige Überprüfung der Datenqualität ist unerlässlich.
2. Überkomplizierte Modellierung: Ein weiterer häufiger Fehler ist die übermässige Komplexität der BPMN-Diagramme. KI-Systeme können unnötig komplexe Modelle erstellen, die schwer zu verstehen und zu verwalten sind. Es ist ratsam, den Fokus auf Klarheit und Einfachheit zu legen. Korrigiert wird dies durch die Etablierung klarer Modellierungsrichtlinien, die die Nutzung von KI effizient steuern.
3. Unrealistische Erwartungen: Oft besteht die Erwartung, dass KI sofort fehlerfreie und vollständige Prozessmodelle liefern kann. Dies überschätzt die Fähigkeiten der aktuellen Technologie. Eine Korrektur erfordert ein realistischeres Verständnis dessen, was KI leisten kann, sowie laufende Anpassungen und eingehende menschliche Kontrolle.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

• Tag 1–7: Datenprüfung und -vorbereitung

Beginnen Sie mit einer gründlichen Überprüfung und Bereinigung Ihrer Datensätze. Stellen Sie sicher, dass alle Informationen auf dem neuesten Stand und von ausreichender Qualität sind. Nutzen Sie Datenvalidierungstools, um potenzielle Fehlerquellen zu identifizieren.

• Tag 8–14: Modellierungsrichtlinien entwickeln

Erarbeiten Sie klare Richtlinien für die Modellierung von Geschäftsprozessen mit KI. Diese sollten die Ziele und Grenzen der Modellierung definieren und einfache, verständliche Prozessdarstellungen bevorzugen. Entwerfen Sie eine Vorlage, die als Standard für zukünftige Prozessmodelle dient.

• Tag 15–21: Realistische Erwartungen festlegen

Schulen Sie Ihr Team darin, welche Ergebnisse von der KI-Modellierung erwartet werden können. Fördern Sie einen kontinuierlichen Dialog über die Erwartungen an KI-Lösungen und deren tatsächliche Fähigkeiten.

• Tag 22–30: Pilotprojekt initiieren

Setzen Sie ein kleines Pilotprojekt auf, um die neue Vorgehensweise zu testen. Nehmen Sie im Verlauf Anpassungen vor und sammeln Sie Feedback von den beteiligten Teams. Diese ersten Schritte sollen als Erfahrungsschatz für die Weiterentwicklung und Optimierung der BPMN-Modelle dienen.

Durch die sorgfältige Vorbereitung und kritische Analyse der genutzten Daten sowie die Festlegung realistischer Ziele kann die Integration von KI in die Prozessmodellierung nicht nur gelingen, sondern auch einen wertvollen Beitrag zur Effizienzsteigerung im Unternehmen leisten.